پیشرفت‌های سریع در فناوری، به‌ویژه در زمینه هوش مصنوعی، موجب ظهور هوش مصنوعی Tiny شده است که به‌عنوان یک نیروی قدرتمند و بی‌صدا در حال گسترش است. این نسل جدید از هوش مصنوعی، با استفاده از الگوریتم‌های فشرده و شبکه‌های عصبی، قابلیت‌های بسیاری از تشخیص چهره‌ها، ترجمه زبان‌ها و پیش‌بینی روند بازار را داراست. هوش مصنوعی کوچک از مزایایی مانند کارایی، سازگاری و تأثیرگذاری برتری برخوردار است که به طور محسوس به بهبود زندگی روزمره افراد کمک می‌کند.
با توجه به توسعه محاسبات کوانتومی و تراشه‌های نورومورفیک، آینده هوش مصنوعی به‌صورت چشمگیری تغییر خواهد کرد. محاسبات کوانتومی قدرت محاسباتی بیشتری را ارائه می‌دهد و به حل مسائل پیچیده و شبیه‌سازی واقعی تعاملات مولکولی کمک می‌کند. از طرفی، تراشه‌های نورومورفیک بر اساس ساختار مغز انسان طراحی شده‌اند و امکاناتی مانند یادگیری، سازگاری با وظایف جدید و کارایی انرژی‌ای بهبود یافته‌اند. این پیشرفت‌ها در زمینه هوش مصنوعی، به‌طور قابل توجهی توانایی این فناوری را در زمینه‌هایی مانند پزشکی شخصی‌سازی شده، خانه‌های هوشمند و روباتیک بهبود می‌بخشند و به روند توسعه و پیشرفت انسانی کمک می‌کنند.
کاوش در محاسبات کوانتومی: پتانسیل کیوبیت ها
محاسبات کوانتومی واقعیتی جدید و هیجان‌انگیز را در علم کامپیوتر و فیزیک به ما معرفی کرده است. این فناوری بر پایه مفهوم کیوبیت‌ها، همتای کوانتومی بیت‌های کلاسیک، ساخته شده است. در مقابل بیت‌های کلاسیک که تنها می‌توانند در یک حالت (0 یا 1) باشند، کیوبیت‌ها می‌توانند به طور همزمان در برهم‌نهی هر دو حالت وجود داشته باشند. این خاصیت به کامپیوترهای کوانتومی اجازه می‌دهد تا محاسبات پیچیده را به صورت سریعتر از کامپیوترهای کلاسیک انجام دهند.
به وسیله برهم‌نهی، کیوبیت‌ها می‌توانند به طور همزمان چندین حالت مختلف را بیان کنند که به پردازش موازی منجر می‌شود. به عنوان مثال، فکر کنید که یک سکه در هوا می‌چرخد - قبل از اینکه زمین بخورد، همزمان می‌تواند در حالت سر و دم باشد. به همین ترتیب، یک کیوبیت می‌تواند همزمان هر دو 0 و 1 را نشان دهد تا زمانی که اندازه‌گیری شود.
اما خصوصیت دیگری که کیوبیت‌ها دارند، درهم‌تنیدگی نام دارد. وقتی دو کیوبیت درهم‌تنیده می‌شوند، حالات آنها به طور ذاتی با یکدیگر مرتبط می‌شوند. به عبارت دیگر، تغییر حالت یک کیوبیت به صورت فوری تأثیر می‌گذارد، حتی اگر فاصله آنها بسیار دور باشد. این ویژگی باعث می‌شود که ارتباطات امن و محاسبات توزیع شده به‌طور ممکن باشد.
برتری کوانتومی و فراتر از آن
در سال 2019، گوگل به یک نقطه عطف مهم به نام برتری کوانتومی دست یافت. پردازنده کوانتومی آنها به نام Sycamore، موفق شد یک مشکل خاص را به سرعت از پیشرفته ترین ابررایانه‌های کلاسیک حل کند. این دستاورد باعث هیجان زیادی شد، اما چالش‌هایی همچنان وجود داشت. کامپیوترهای کوانتومی به دلیل عدم انسجام، یعنی تداخل محیطی که کیوبیت‌ها را مختل می‌کند، بسیار به خطاها حساس هستند.
محققان در حال حاضر بر روی تکنیک‌های تصحیح خطا کار می‌کنند تا ناهماهنگی را کاهش دهند و بهبود مقیاس‌پذیری را ارتقاء دهند. با پیشرفت سخت‌افزارهای کوانتومی، برنامه‌های کاربردی جدید در حال ظهور هستند. کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند با شبیه‌سازی فعالیت‌های مولکولی، زنجیره تامین را با حل مسائل پیچیده لجستیکی و شکستن الگوریتم‌های رمزگذاری کلاسیک، انقلابی در حوزه کشف دارو ایجاد کنند.
تراشه های نورومورفیک: تقلید از معماری مغز
تراشه‌های نورومورفیک، ساختار پیچیده مغز انسان را به خوبی تقلید می‌کنند. این تراشه‌ها برای انجام کارها با الهام از عملکرد مغز طراحی شده‌اند. هدف اصلی این تراشه‌ها، تکرار عملکرد و سازگاری با مغز است. این تراشه‌ها با الهام از شبکه‌های عصبی، سیناپس‌های سیلیکونی پیچیده می‌بافند و به یکدیگر متصل می‌شوند.
معماری تراشه‌های نورومورفیک با ادغام محاسبات و حافظه در یک واحد، الگو را بازتعریف می‌کند - این معماری با تفکیک سنتی بین واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیک (GPU) متفاوت است.
برخلاف CPU و GPU های سنتی که از معماری فون نویمان استفاده می‌کنند، تراشه‌های نورومورفیک محاسبات و حافظه را ترکیب می‌کنند. آنها اطلاعات را به صورت محلی پردازش می‌کنند که منجر به افزایش کارایی قابل توجهی می‌شود.
تراشه‌های نورومورفیک در هوش مصنوعی لبه‌ای برتری دارند - محاسبات را مستقیماً روی دستگاه‌ها انجام می‌دهند و نیازی به ارسال داده به سرورهای خارجی نیست. به‌عنوان مثال، تلفن هوشمندتان می‌تواند بدون نیاز به ارسال داده به سرورهای خارجی، چهره‌ها را تشخیص دهد، زبان طبیعی را فهمد و حتی بیماری‌ها را تشخیص دهد. تراشه‌های نورومورفیک این امکان را فراهم می‌کنند که هوش مصنوعی کم‌مصرف به صورت زمان‌واقعی در لبه انجام شود.
تراشه NeuRRAM یک گام مهم در فناوری نورومورفیک است، این تراشه بر محاسبات درون حافظه و بهره‌وری انرژی تأکید دارد. علاوه بر این، NeuRRAM قابلیت تطبیق را نیز در بر می‌گیرد و با مدل‌های مختلف شبکه عصبی سازگار است. این تراشه با اطمینان از سازگاری خود با مدل‌های مختلف شبکه عصبی، از جمله تشخیص تصویر و پردازش صدا، پشتیبانی می‌کند.
تراشه NeuRRAM محاسبات را مستقیماً در حافظه انجام می‌دهد و نسبت به پلتفرم‌های سنتی هوش مصنوعی کمتر انرژی مصرف می‌کند. این تراشه شکاف بین هوش مصنوعی مبتنی بر ابر و دستگاه‌های لبه را پر می‌کند و ساعت‌های هوشمند، هدست‌های واقعیت مجازی و حسگرهای کارخانه را قوی‌تر می‌کند.
فراتر از کوانتوم و نورومورفیک: روندها و فناوری های اضافی
همانطور که در جهت پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی قدم می‌گذاریم، فناوری‌ها و روندهای متعددی به وجود می‌آیند که فرصت‌های جدیدی برای ادغام در زندگی روزمره ما فراهم می‌کنند.
چت‌بات‌های سفارشی، به عنوان یک نمونه از پیشرفت‌های جدید در دنیای هوش مصنوعی، در دنیای امروزی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این چت‌بات‌ها امکان سفارشی‌سازی توسط افراد بدون تجربه‌ی گسترده در زمینه برنامه‌نویسی را فراهم می‌کنند. با استفاده از پلتفرم‌های ساده، کاربران می‌توانند بر روی تعریف جریان‌های مکالمه و مدل‌های آموزشی تمرکز کنند. این چت‌بات‌ها از قابلیت‌های چندوجهی برای شرکت در مکالمات پیچیده‌تر استفاده می‌کنند. مثلاً، فرض کنید یک چت‌بات مشاور املاک خیالی باشد که به کمک تصاویر و ویدیوها، پاسخ‌ها را ترکیب می‌کند و تجربه کاربر را ارتقا می‌دهد.
تمایل به استفاده از مدل‌های کوچک و قدرتمند هوش مصنوعی، به ظهور پدیده‌ای به نام "هوش مصنوعی کوچک" یا "یادگیری کوچک ماشینی" منجر شده است. تلاش‌های اخیر در جهت کوچک کردن معماری‌های یادگیری عمیق، بدون افت کارایی، متمرکز شده‌اند. هدف این تغییر ارتقای پردازش محلی در دستگاه‌های لبه‌ای مانند گوشی‌های هوشمند، پوشیدنی‌ها و حسگرهای اینترنت اشیا است. این تغییر باعث حذف وابستگی به سرورهای ابری، حفظ حریم خصوصی، کاهش تأخیر و صرفه‌جویی در انرژی می‌شود. به عنوان مثال، یک دستگاه پوشیدنی نظارت بر سلامت، با پردازش داده‌های حساس روی دستگاه، حریم خصوصی کاربر را در اولویت قرار می‌دهد و علائم حیاتی را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل می‌کند.
به همین ترتیب، روشی به نام "یادگیری فدرال" در حال ظهور است که به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا در دستگاه‌های غیرمتمرکز آموزش داده شوند و در عین حال داده‌های خام را محلی نگه دارند. این رویکرد حریم خصوصی را بدون کاهش کیفیت مدل‌های هوش مصنوعی تضمین می‌کند. همچنین، با پیشرفت یادگیری فدرال، نقش مهمی در گسترش پذیرش هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف و ارتقای پایداری ایفا می‌کند.
در زمینه بهره‌وری انرژی، حسگرهای اینترنت اشیا بدون نیاز به باتری، نوعی انقلاب در برنامه‌های هوش مصنوعی برای دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) به وجود آورده‌اند. این حسگرها با استفاده از تکنیک‌های برداشت انرژی از منابع محیطی مانند انرژی خورشیدی یا جنبش، بدون نیاز به باتری‌های سنتی عمل می‌کنند. ترکیبی از هوش مصنوعی کوچک و حسگرهای بدون باتری، دستگاه‌های هوشمند را تغییر می‌دهند و امکان محاسبات لبه و
نظارت بر محیط را فراهم می‌کنند.
همچنین، پوشش شبکه‌های غیرمتمرکز به عنوان یک روند کلیدی در حال ظهور است که فراگیری و دسترسی به خدمات هوش مصنوعی را در نقاط دورافتاده نیز امکان‌پذیر می‌سازد. این شبکه‌ها از طریق شبکه‌های مش، ارتباطات ماهواره‌ای و زیرساخت‌های غیرمتمرکز، اطمینان می‌دهند که هوش مصنوعی به هر نقطه‌ای از جهان دسترسی داشته باشد. این اقدام به پر کردن شکاف‌های دیجیتالی و افزایش دسترسی به هوش مصنوعی در جوامع مختلف کمک می‌کند و تاثیرگذاری آن را افزایش می‌دهد.
چالش های بالقوه
با اینکه پیشرفت‌های مهمی در حوزه هوش مصنوعی انجام شده است، چالش‌ها نیز همچنان وجود دارند. به عنوان مثال، کامپیوترهای کوانتومی به دلیل عدم انسجام، به خطاها حساس هستند. محققان به طور مداوم در حال کار بر روی تکنیک‌های تصحیح خطا برای استحکام‌بخشی به کیوبیت‌ها و بهبود مقیاس‌پذیری هستند. همچنین، تراشه‌های نورومورفیک با چالش‌های طراحی، دقت، کارایی انرژی و تطبیق‌پذیری مواجه هستند. علاوه بر این، با گسترش استفاده از هوش مصنوعی، مسائل اخلاقی نیز مطرح می‌شوند. اطمینان از انصاف، شفافیت و پاسخگویی همچنان یک وظیفه حیاتی است و باید به آن توجه شود.
نتیجه
بنابراین، نسل بعدی هوش مصنوعی کوچک که تحت تأثیر محاسبات کوانتومی، تراشه‌های نورومورفیک و روندهای نوظهور قرار دارد، امیدواری به تغییر شکل این فناوری را به ما می‌دهد. این پیشرفت‌ها نشان می‌دهد که ترکیب محاسبات کوانتومی و تراشه‌های نورومورفیک نماد نوآوری است. در حالی که چالش‌ها همچنان ادامه دارد، تلاش‌های مشترک محققان، مهندسان و رهبران صنعت، راه را برای یک آینده‌ای سرشار از امکانات، که در آن هوش مصنوعی کوچک از مرزها فراتر می‌رود و به عصر جدیدی از احتمالات منجر می‌شود، هموار می‌کند.